清華新聞網(wǎng)6月20日電 6月18日，中國氣象局召開人工智能氣象預報大模型系統(tǒng)發(fā)布研討會，并在會上聯(lián)合清華大學發(fā)布了人工智能全球中短期預報系統(tǒng)“風清”（簡稱“風清”大模型）和人工智能臨近預報系統(tǒng)“風雷”（簡稱“風雷”大模型）。
中國氣象局黨組書記、局長陳振林，中國科學院院士，南京大學黨委副書記、校長談哲敏，清華大學黨委常委、副校長鄭力，復旦大學黨委常委、副校長汪源源，中國工程院院士孫家廣、沈學順，中國科學院院士周秀驥、張人禾出席會議。中國氣象局黨組成員、副局長畢寶貴主持會議。
鄭力發(fā)言
鄭力表示，清華大學始終致力于服務我國氣象事業(yè)高質量發(fā)展，未來將進一步深化落實局校戰(zhàn)略合作，支持校內科研單位與中國氣象局相關業(yè)務單位在氣象預報AI大模型、地球系統(tǒng)數(shù)值模擬器、氣象物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)軟件國產化等關鍵方向上持續(xù)攻關，為推動我國氣象事業(yè)高質量發(fā)展貢獻智慧和力量。
“風清”大模型發(fā)布
綜合國內氣象大模型發(fā)展并對標國際前沿進展，國家氣象中心、國家氣象信息中心相關團隊與軟件學院王建民、龍明盛團隊聯(lián)合攻關，在大模型預報核心技術、預報精準程度上尋求突破，構建了“風清”大模型。該模型具有大氣強物理融入和可解釋性，在實現(xiàn)高效計算的同時，可為預測結果提供物理可解釋性依據(jù)，自動挖掘包括天氣系統(tǒng)內在的物理演變。該模型的訓練過程緊密結合物理守恒特性，可有效提升長時效預報結果的活躍度。模型采用可擴展的多時效優(yōu)化策略，可綜合考慮未來多天預報的效果，有效延長預報時效，不斷提升短中期預報效果。檢驗結果表明，該模型全球可用預報天數(shù)達到10.5天，超過歐美主流氣象預報大模型，尤其是在較長預報時效上，具有更為明顯的優(yōu)勢。
“風雷”大模型發(fā)布
聚焦臨近預報中的核心難題，國家氣象中心、國家氣象信息中心相關團隊與軟件學院王建民、龍明盛團隊聯(lián)合攻關，構建了“風雷”大模型。該模型將數(shù)據(jù)驅動與物理驅動兩大科學范式緊密結合，顯著提高了公里尺度下0至3小時雷達回波的預報能力，并實現(xiàn)深度學習與物理規(guī)律的無縫隙融合。同時，“風雷”大模型將物理模型的中尺度預測和人工智能的對流尺度預測有機融合，在預測準確性和細節(jié)豐富性上實現(xiàn)突破。同時，構建了一套“數(shù)據(jù)—算力—平臺”全流程短臨預報系統(tǒng)，能夠在3分鐘內生成0至3小時逐6分鐘的雷達回波外推產品，實現(xiàn)強回波預報技巧提升25%。
值得一提的是，“風清”和“風雷”大模型分別完成了基于國產全球大氣再分析資料CRA-40和雷達觀測資料的訓練及檢驗評估，有效降低了目前主流氣象預報大模型對國際再分析資料的依賴度。
供稿：軟件學院
編輯：陳曉艷
審核：劉蔚如 郭玲
